IRIS, la inteligencia artificial que traduce el lenguaje químico del desarrollo embrionario
Un sistema creado por el Instituto Whitehead descifra las señales que indican a cada célula qué tejido debe formar y ya muestra resultados en cultivo de tejido pulmonar.
La promesa de la biología del desarrollo es entender cómo una célula indiferenciada se convierte en una neurona, una fibra muscular o una célula pulmonar. La dificultad siempre estuvo en descifrar el código de señales químicas que guía ese proceso. Un equipo del Instituto Whitehead, dependiente del MIT, presentó a IRIS, un sistema de inteligencia artificial que aprende ese lenguaje y anticipa el destino de cada célula con un nivel de precisión que hasta ahora no se había logrado.
Tres pasos para aprender el idioma de las células
El método se apoya en una técnica de aprendizaje por transferencia, similar a la que permite a un asistente de voz entrenado en inglés reconocer después otros idiomas. Primero, el equipo cultivó células madre de ratón y de humano y expuso a cada grupo a una combinación controlada de seis señales químicas clave del desarrollo, llamadas vías de señalización. Segundo, fueron activando y desactivando esas vías en miles de combinaciones distintas y midieron cómo cambiaba la actividad genética de las células en respuesta. Tercero, alimentaron esos datos en una red neuronal que aprendió a asociar cada patrón de señales con un destino celular concreto, de modo que, ante una combinación nueva, puede predecir en qué tejido se convertirá la célula.
“Pensá en los sistemas de reconocimiento de voz como Siri, que se entrenan principalmente en inglés, pero que luego utilizan ese entrenamiento para reconocer otros idiomas. IRIS aprende a identificar una señal química en un grupo de células y después la reconoce en tejidos completamente distintos, incluso en aquellos que no formaron parte de su entrenamiento.”Pulin Li, investigadora del Instituto Whitehead y profesora de biología en el MIT
Las pruebas se realizaron sobre embriones de ratón en distintas etapas de gestación. IRIS anticipó con precisión qué combinaciones de señales conducen a la formación del corazón, los pulmones, los intestinos, los músculos y la médula espinal. Los resultados fueron revisados contra datos experimentales ya conocidos de la biología del desarrollo y coincidieron con lo observado en el laboratorio.
Lo que IRIS demostró más allá de su entrenamiento
El sistema superó además pruebas para las que no fue entrenado de manera específica:
- Identificó las señales que organizan la segmentación del embrión, un proceso por el cual el cuerpo se divide en regiones mediante señales que llegan desde dos direcciones opuestas.
- Reconoció patrones en tipos de células nerviosas que nunca había procesado, con predicciones que coincidieron con lo que se sabía sobre la formación del sistema nervioso.
- Generalizó sus predicciones a tejidos humanos a partir de datos entrenados mayoritariamente en ratón, lo que sugiere que el código de señales es compartido entre especies.
